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物流分揀機器人發(fā)展現(xiàn)狀,斯坦福&Google | 面向機器人的機器學習(附63頁PPT下載

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智能分揀機器人動圖廢舊塑料分揀機器人

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附“機器人技術(shù)”的論文知識資料下載~

[導讀]機器人在社會上有很多應用,比如今年雙十一我們明顯感到快遞變得更快了!這背后就有分揀機器人的功勞~除此之外,機器人在搜救,太空探索,手術(shù)等很多方面都有應用。而為了讓機器人能夠更好地服務于人類,讓機器模仿人的行為,智能變的更加必不可少。

來自斯坦福與GoogleResearch的ChelseaFinn為我們介紹了面向機器人的機器學習。

《MachineLearningforRobots》教程的內(nèi)容

  • 基本知識與模仿學習:物體分類是一個監(jiān)督學習的任務,處理的是獨立同分布的數(shù)據(jù),因此能夠取得較好的結(jié)果。但是物體生產(chǎn)是一個序列決策任務,決策會影響到下一步的狀態(tài)。模仿學習又稱“行為克隆”,它很簡單,但是需要人類的監(jiān)督信息,并且天花板就是人類。并且,由于它的錯誤是累積的,可能每一步差之毫厘,最終結(jié)果就會失之千里。
  • 基于模型的強化學習:基于模型的強化學習有幾種實現(xiàn)方式。1.隨機采樣,動態(tài)訓練。優(yōu)點是簡單,但是缺點也很明顯,會遇到分布不匹配的問題。2.迭代地采樣,逐步優(yōu)化模型。優(yōu)點是解決了分布不匹配的問題。3.使用MPC迭代的采樣。優(yōu)點是對小的模型的錯誤魯棒,缺點是計算復雜。
  • 輸入為圖片的基于模型的強化學習:如果反饋信號為高維數(shù)據(jù)時,基于模型的強化學習主要有兩種方案:在隱空間學習,即學習反饋信號的表示,然后在隱空間做基于模型的強化學習(基于概率的方法、結(jié)構(gòu)化方法(空間或者以物體為中心的結(jié)構(gòu)化表示));直接在觀察空間學習:使用深度學習,預測可能得到的反饋信號(視頻),再與實際的反饋信號相比,最小化。
  • 機器人學習的一些挑戰(zhàn):理解和轉(zhuǎn)化一些復雜的命令;新環(huán)境的適應性;收集大量數(shù)據(jù)并從中學習。


后臺私信回復“RML”下載完整教程PPT

教程部分截圖如下所示:

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后臺私信回復“RML”下載完整教程PPT

校對:王欣

—完—

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